Explorer, regrouper et segmenter les données
En analyse de données (data analytics), nous avons souvent des données très volumineuses (de nombreuses observations), qui sont cependant similaires les unes aux autres, nous avons souvent besoin de les organiser en quelques groupes avec des observations similaires au sein de chaque groupe. Par exemple, dans le cas des données clients, même si nous pouvons avoir des données de millions de clients, ces clients peuvent appartenir seulement à quelques segments: les clients sont similaires au sein de chaque segment mais différents d’un segment à l’autre. Nous pouvons souvent vouloir analyser chaque segment séparément, car ils peuvent se comporter différemment (par exemple, différents segments de marché peuvent avoir des préférences de produit et des modèles de comportement différents). Cette formation présentera des techniques analytiques de pointe pour permettre aux business de répondre a leur questions.
Cette formation permet aux participants de faire les traitements des données, l’exploration des caractéristiques importantes et les segmentations nécessaires qui aiderons à la prise de décision dans une entreprise. L’objectif de la formation est de comprendre l’utilisation des techniques analytiques de pointe pour permettre aux business de répondre à leur besoin en matière d’exploration de leurs données.
La formation permet aux participants de:
- La manipulation des données continue
- La sélection des données nécessaire a segmentées
- Classifier l’information contenue dans les données.
- Comprendre les visualisations en paire.
- Maîtriser les techniques qui d’exploration et de segmentation.
- Choisir la méthode adéquate en fonction de la nature de leurs données, et d’interpréter les résultats.
- Les analyses de robustesse
Les détails
Principes fondamentaux de la segmentation et classification (analyse de type cluster)
- La différence entre standardisation et localisation.
- Le concept de distance dans les modèles de classification.
- Introduction de la segmentation en entreprise.
Préparation des données pour les modèles de segmentation
- Sélection des données pour les modèles de classification.
- Structure des données dans les modèles de classification.
- Mettre à l’échelle et transformer les données pour les modèles de classification.
Réduction du nombre de variables
- Analyse factorielle et analyse des composants principaux.
- Méthode d’analyse des principaux composants pour réduire le nombre de variables dans un modèle.
- Le choix d’une mesure de distance
Création d’un modèle de classification
- Construisez un modèle de classification pour segmenter les magasins de détail.
- Visualisez et validez vos groupes.
- Interpréter les résultats et communiquer les indications de l’analyse.
La clientèle
Cette formation s’adresse à tous les analystes ou autre professionnelle et professionnel cherchant à acquérir les compétences nécessaires qui aideront à conduire ou comprendre l’exploration et la segmentation des données de votre entreprise.
- Niveau : Débutant
- Durée : Deux jours
